Возможна ли ситуация, когда обработка I/O bound задач быстрее в потоках, чем кооперативно в asyncio

Да, возможна. Хотя asyncio эффективен для I/O-bound задач, есть случаи, когда потоки работают быстрее:

1. GIL не мешает: Во время I/O операций GIL отпускается, позволяя потокам работать параллельно
2. Блокирующий код: Если используются библиотеки без async-версий, потоки могут быть единственным вариантом
3. Много простых запросов: Для большого количества мелких I/O операций накладные расходы на создание потоков могут быть меньше, чем на управление корутинами

Пример:

# Потоки могут быть быстрее для множества простых запросов
import threading
import requests

def fetch(url):
    return requests.get(url).status_code

threads = [threading.Thread(target=fetch, args=("http://example.com",)) 
           for _ in range(100)]
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]

Однако asyncio обычно предпочтительнее из-за меньшего потребления памяти и более предсказуемого поведения.